CarlemanLinearize

CarlemanLinearize[sys,spec]

根据 spec 对非线性状态空间模型 sys 进行 Carleman 线性化.

更多信息

  • CarlemanLinearize 给出 sys 所嵌入的无限阶系统的逼近.
  • 输入线性系统的结果是双线性的,即在状态和输入都是线性的. 在一般情况下,它仅在状态是线性的.
  • spec 的可能值有:
  • k逼近阶
    {{e1,,en}}嵌入变换的单项式
    {,{z1,,zn}}新状态变量
    {,z,order}单项式排序
  • order 的可能设置与 MonomialList 中相同.
  • CarlemanLinearize 返回 LinearizingTransformationData 对象,可用于提取各种属性.
  • 可以给出下列属性:
  • "EmbeddingTransformation"{z1->e1,,zn->en}
    "TransformedSystem"逼近变换系统
    {"OriginalSystemController",κ}原始系统 sys 的控制器
    {"OriginalSystemEstimator",}原始系统 sys 的估计器
    {"ClosedLoopSystem",κ}具有控制器的闭环系统 sys

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

对非线性系统进行 Carleman 线性化:

基于线性化模型设计控制器:

闭环系统:

模拟闭环系统:

范围  (10)

基本用法  (6)

对仿射系统进行 Carleman 线性化:

变换后系统是双线性的:

嵌入变换:

指定要用的新变量:

现在,结果是以指定变量的形式表示:

指定变换的形式:

指定排序:

直接指定属性:

直接指定多个属性:

NonlinearStateSpaceModel 的线性化:

变换后的系统在状态中是线性的:

属性  (4)

所有属性:

基本属性:

变换:

变换后的系统:

复合属性:

对系统线性化:

基于变换系统的泰勒线性化,设计控制器:

闭环系统是一个复合属性:

输出响应:

原始系统的控制器:

控制作用:

基于泰勒线性化设计的闭环系统:

系统的响应:

比较这两个响应:

使用 Carleman 线性化设计估计器:

变换后系统的一组估计器增益:

原始系统的估计器:

估计状态的轨迹:

实际状态轨迹:

比较实际和估计的状态轨迹:

应用  (2)

基于 Carleman 线性化设计一个用于治疗 HIV-1 感染的疗法. 参数为健康细胞的衰减率 和产率 ,感染率系数 ,和病毒的衰减率 »

状态是健康细胞的水平 和自由病毒 ,输入是药物剂量:

在目标水平为10时,低剂量将导致病毒水平提高:

对系统进行 Carleman 线性化:

为线性化高阶系统设计控制器:

闭环系统:

控制器将把健康细胞和病毒的浓度达到所需水平:

剂量水平:

使用 Carleman 线性化设计一个估计器,根据连续搅拌釜反应器(CSTR)中反应器的温度在来估计反应物浓度: »

组装模型,其中 为输入, 为状态:

对系统进行 Carleman 线性化:

设计估计器:

计算实际反应物浓度:

比较实际值和估计值:

属性和关系  (1)

阶数为1的 Carleman 线性化:

它等价于泰勒线性化:

Wolfram Research (2014),CarlemanLinearize,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/CarlemanLinearize.html.

文本

Wolfram Research (2014),CarlemanLinearize,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/CarlemanLinearize.html.

CMS

Wolfram 语言. 2014. "CarlemanLinearize." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/CarlemanLinearize.html.

APA

Wolfram 语言. (2014). CarlemanLinearize. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/CarlemanLinearize.html 年

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